Studentische Aushilfe (w/m/d) - Statische Ladeinfrastruktur - System Engineering / Admin, Ingenieur

Das ist der Job

Daf r entwickeln und erforschen wir in interdisziplin rer Arbeit Methoden mit Fokus auf Anwendungen z.

Deine Aufgaben Anpassung bestehender Implementierungen auf neue Datenquellen im Rahmen der folgenden Aufgaben: Akquise und Aufbereitung statischer Informationen zur Ladeinfrastruktur aus verschiedenen Datenquellen Kontextualisierung von Ladestationsdaten, beispielsweise durch Verkn pfung mit Katasterdaten und Open Street Map Produkten Datenbereinigung und Qualit tssicherung Das bringst du mit Laufendes Master-Studium (M.Sc.) in Informatik oder einem vergleichbaren Fachbereich Sehr gute Python Kenntnisse Praktische Erfahrungen mit Datenbanken, ETL-Pipelines, Parallelisierung oder GeodatenBibliotheken Schnelle Auffassungsgabe mit zielorientierter und selbst ndiger Arbeitsweise Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!

Darum lohnt es sich

Am Institut f r Datenwissenschaften in Jena besch ftigen wir uns damit, das Datenr ckgrat f r alle Anwendungsbereiche des DLR (Luftfahrt, Raumfahrt, Energie, Verkehr, Sicherheit) Realit t werden zu lassen.

Zur Erfassung der bestehenden Ladeinfrastruktur und ihrer Auslastung werden zwei studentische Hilfskr fte gesucht, mit unterschiedlichen Schwerpunkten, aber gemeinsamer Entwicklung.

Bewerbungen als Team sind ausdr cklich willkommen: Bitte bewerbt euch in diesem Fall einzeln auf die jeweilige Stelle und nennt im Anschreiben den Namen der Person, mit der ihr euch jeweils bewerbt.

B. f r nachhaltige und kreislaufgerechte Prozesse, resiliente Lieferketten, datengetriebene Wertsch pfungsketten oder robuste Entscheidungsunterst tzung.

Die so entwickelten Methoden werden in Kooperation mit anderen DLR-Instituten und externen Partnern zur Anwendung gebracht, sei es im Rahmen gemeinsamer Projekte oder im Rahmen von Technologietransferaktivit ten.

Das erwartet dich Der Power Forecast Mapper (PFM) ist ein digitales Prognosetool, das den zuk nftigen Ladebedarf der Elektromobilit t ermittelt, geeignete Ausbaustandorte identifiziert und ihr Umsatzpotential bewertet. Im Rahmen des Transferprojekts PFM2market wird der entwickelte PFM-Prototyp f r den kommerziellen Einsatz weiterentwickelt.

Der Fokus liegt hierbei auf der bertragung bestehender Methoden und Implementierungen auf neue Datenquellen. Diese Stelle umfasst dabei die Akquise und Aufbereitung statischer Daten (z. Standort, Konfiguration, Zug nglichkeit), die andere Stelle die Verarbeitung dynamischer Daten (Auslastungskennzahlen, vgl. Ausschreibung 1234).

Einzelbewerbungen sind selbstverst ndlich ebenso m glich. Fragen zu dieser Position (Kennziffer 5834) beantwortet dir gerne: Dr. Friederike Klan Tel.: +49 3641 30960 555